import numpy as np
import cv2 as cv

# 读取视频文件
cap = cv.VideoCapture('bike.mp4')

# 循环播放视频文件，显示其灰度图
while cap.isOpened():
    # 逐帧读取视频，ret 为布尔值，表示是否成功读取帧，frame 为当前帧的图像数据
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("没有内容，退出 :) ")
        break

    # 使用 cv2.cvtColor() 将当前帧的彩色图像转换为灰度图
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    # 获取灰度图的傅里叶系数
    fCoef = np.fft.fft2(gray)
    # 计算原始傅里叶系数对应的振幅谱
    msp = 20 * np.log(np.abs(fCoef))
    # 将低频部分移至中心
    fCoef_shifted = np.fft.fftshift(fCoef)
    # 计算平移后傅里叶系数对应的振幅谱
    msp_shifted = 20 * np.log(np.abs(fCoef_shifted))

    # 对傅里叶系数进行极大极小值归一
    msp_min = np.min(msp)
    msp_max = np.max(msp)
    msp = (msp - msp_min) / (msp_max - msp_min)
    # 对平移后傅里叶系数进行极大极小值归一
    msp_shifted_min = np.min(msp_shifted)
    msp_shifted_max = np.max(msp_shifted)
    msp_shifted = (msp_shifted - msp_shifted_min) / (msp_shifted_max - msp_shifted_min)

    # 播放fft后的原始振幅谱，标题为"mg_spc"
    cv.imshow('mg_spc', msp)
    # 在名为 "frame" 的窗口中显示灰度图像
    cv.imshow('frame', gray)
    # 播放名为"mg_spc_shift"的经过fftshift平移后的振幅谱
    cv.imshow('mg_spc_shift', msp_shifted)

    # 每隔 1ms 检查一次用户输入，如果按下 'q' 键，退出循环
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放视频捕捉资源
cap.release()

# 关闭所有的 GUI 窗口
cv.destroyAllWindows()